构造查询路径

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使用
示例
单字段搜索
多字段搜索
备用分析器搜索
嵌套字段搜索
通配符字段搜索

Overview

Atlas Search 操作符使用 path 参数来指定要搜索的一个或多个字段。它可能包含：

字符串
字符串数组
multi 分析器规范
包含字符串和 multi 分析器规范组合的数组

注意

并非所有操作符都可以使用所有不同类型的路径。有关每个操作符支持的路径类型的详细信息，请参阅每个操作符的文档。

使用

若要仅搜索一个索引字段，请在 path 参数中使用带引号的字符串。以下示例搜索名为 description 的字段。

"path": "description"

要搜索多个索引字段，请在 path 参数中使用带引号字符串数组。与任何指定字段匹配的文档都包含在结果集中。以下示例搜索 description 和 type 字段。

"path": [ "description", "type" ]

注意

multi 路径选项仅适用于字符串类型的字段。

如果索引定义包含一个具有多个分析器的字段，您可以指定使用哪个分析器。path 参数可以接受一个具有以下字段的对象：

字段	说明
`value`	要搜索的字段名称。
`multi`	在索引定义的 `multi` 对象中指定的备用分析器的名称。要了解更多信息，请参阅多分析器。
`wildcard`	包含通配符 `` 的对象，用于匹配要搜索的字段（包括嵌套字段）名称中的任何字符。通配符路径：必须定义为对象。不能包含 `value` 或 `multi` 选项。不能包含多个连续的通配符，如 `*`。只有以下操作符接受通配符路径：短语正则表达式(Regex) text 通配符通配符路径也可用于突出显示。

以下索引定义中，名为 names 和 notes 的字段使用标准分析器。名为 comments 的字段使用 standard 作为默认分析器，同时还指定了名为 mySecondaryAnalyzer 的 multi 使用 lucene.whitespace 分析器。

{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "names": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.standard"
      },
      "notes": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.standard"
      },
      "comments": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.standard",
        "multi": {
          "mySecondaryAnalyzer": {
            "analyzer": "lucene.whitespace",
            "type": "string"
          }
        }
      }
    }
  }
}

以下 path 示例使用索引定义中名为 mySecondaryAnalyzer 的 multi 搜索 comments 字段。

"path": { "value": "comments", "multi": "mySecondaryAnalyzer" }

要搜索索引字段和具有多个分析器的字段的组合，请使用数组。以下示例使用默认分析器搜索 names 和 notes 字段，并使用索引定义中名为 mySecondaryAnalyzer 的 multi 搜索 comments 字段。

"path": [ "names", "notes", { "value": "comments", "multi": "mySecondaryAnalyzer" } ]

以下 path 示例搜索包含字母 n 后跟任何字符的所有字段，以及在索引定义中使用名为 mySecondaryAnalyzer的 multi 的 comments 的字段。

"path": [{ "wildcard": "n*" }, { "value": "comments", "multi": "mySecondaryAnalyzer" }]

示例

以下示例使用了一个名为 cars 的集合，其中包含以下文档：

{
  "_id" : 1,
  "type" : "sedan",
  "make" : "Toyota",
  "description" : "Blue four-door sedan, lots of trunk space. Three
  to four passengers."
}
{
  "_id" : 2,
  "type" : "coupe",
  "make" : "BMW",
  "description" : "Red two-door convertible, driver's-side airbag."
}
{
  "_id" : 3,
  "type" : "SUV",
  "make" : "Ford",
  "description" : "Black four-door SUV, three rows of seats."
}

静态字段映射允许您指定如何索引和搜索集合中的各个字段。

cars 集合的索引定义如下：

{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "make": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.standard"
      },
      "description": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.standard",
        "multi": {
          "simpleAnalyzer": {
            "analyzer": "lucene.simple",
            "type": "string"
          }
        }
      }
    }
  }
}

前面的索引定义指定 make 字段使用标准分析器进行索引。默认情况下，description 字段使用 standard 分析器，但也可以通过指定 simpleAnalyzer 和 multi 参数来使用简单分析器。

单字段搜索

以下示例在 make 字段中搜索字符串 Ford：

db.cars.aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "query": "Ford",
        "path": "make"
      }
    }
  }
])

上述示例返回具有 _id: 3 的文档。

多字段搜索

以下示例使用 path 参数中的一组字段在 make 或 description 字段中搜索字符串 blue。

db.cars.aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "query": "blue",
        "path": [ "make", "description" ]
      }
    }
  }
])

上述查询返回以下结果：

{
  "_id" : 1,
  "type" : "sedan",
  "make" : "Toyota",
  "description" : "Blue four-door sedan, lots of trunk space. Three to four
  passengers."
}

备用分析器搜索

简单分析器示例

下面的示例在索引定义中使用名为 simpleAnalyzer 的 multi，它使用简单分析器。

查询在 description 字段中搜索字符串 driver。

db.cars.aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "query": "driver",
        "path": { "value": "description", "multi": "simpleAnalyzer" }
      }
    }
  }
])

上述查询返回以下结果：

{
  "_id" : 2,
  "type" : "coupe",
  "make" : "BMW",
  "description" : "Red two-door convertible, driver's-side airbag."
}

简单分析器将 driver's side airbag 索引为 [driver s side airbag]，因此它与 driver 匹配。

相比之下，默认的标准分析器会将 driver's side airbag 索引为 [driver's side airbag]，因此会匹配 driver's 或 side，但不会匹配 driver。

空格分析器示例

假设 cars 集合的索引定义中的 multi 对象如下：

"multi": {
  "simpleAnalyzer": {
    "analyzer": "lucene.whitespace",
    "type": "string"
  }
}

下面的示例在索引定义中使用名为 simpleAnalyzer 的 multi，该索引定义使用空格分析器。

db.cars.aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "query": "Three",
        "path": { "value": "description", "multi": "simpleAnalyzer" }
      }
    }
  }
])

上述查询返回以下结果：

{
  "_id" : 1,
  "type" : "sedan",
  "make" : "Toyota",
  "description" : "Blue four-door sedan, lots of trunk space. Three to
  four passengers."
}

对于以上针对词语 Three 的查询，Atlas Search 仅返回与词语 Three 匹配的文档，而不返回与 three 匹配的文档，因为空格分析器区分大小写。相比之下，默认的标准分析器不区分大小写，并按集合中列出的顺序返回与查询中的词语匹配的所有文档。

现在，考虑以下查询：

db.cars.aggregate([
  {
    $search: {
      "compound": {
        "should": [
          {
            "text": {
              "path": "description",
              "query": "Three"
            }
          },
          {
            "text": {
              "query": "Three",
              "path": { "value" : "description", "multi" : "simpleAnalyzer" },
              score: { boost: { value: 2 }}
            }
          }
        ]
      }
    }
  },
  {
    $project: {
      "_id": 0,
      "type": 1,
      "description": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" }
    }
  }
])

上述查询返回以下结果：

{
  "type" : "sedan",
  "description" : "Blue four-door sedan, lots of trunk space. Three to four passengers seats.",
  "score" : 1.1092689037322998
}
{
  "type" : "SUV",
  "description" : "Black four-door SUV, three rows of seats.",
  "score" : 0.17812025547027588
}

对于上述查询，Atlas Search 返回同时包含Three和three的文档。但是，带有 Three 的结果分数更高，因为带有 three 的文档使用默认的标准分析器进行匹配，而带有 Three 的文档由指定的 simpleAnalyzer 和默认的标准分析器进行匹配。

以下示例使用一个名为 posts 的集合，其中包含以下文档：

 {
  "_id": 1,
  "username": "pinto",
  "post": {
    "date": "12-03-2018",
    "forum": "Tofu Recipes",
    "body": "Spicy Garlic Tofu cooks up crispy in 10 minutes or less.
             Serve with broccoli and rice for a delicious vegetarian meal."
  }
}
{
  "_id": 2,
  "username": "paloma",
  "post": {
    "date": "12-08-2018",
    "forum": "Tofu Recipes",
    "body": "Crispy Tofu in Shiitake Broth has flavors of citrus and
             umami. Great as an appetizer or entree."
  }
}

动态字段映射允许您根据需要为集合中的所有字段建立索引。

posts 集合的索引定义如下：

{
  "mappings": {
    "dynamic": true
  }
}

嵌套字段搜索

以下复合查询在字段 post.body 中搜索字符串 broccoli，并指定该字段不得包含字符串 cauliflower。

db.posts.aggregate([
  {
    $search: {
      "compound": {
        "must": {
          "text": {
            "query": "broccoli",
            "path": "post.body"
          }
        },
        "mustNot": {
          "text": {
            "query": "cauliflower",
            "path": "post.body"
          }
        }
      }
    }
  }
])

前面的查询返回带有 _id: 1 的文档，其中 posts.body 字段包含字符串 broccoli。

通配符字段搜索

以下示例使用一个名为 cars 的集合，其中具有以下文档：

{
  "_id" : 1,
  "type" : "sedan",
  "make" : "Toyota",
  "description" : "Four-door sedan, lots of trunk space. Three to four passengers.",
  "warehouse" : [
    {
      "inventory" : 3,
      "color" : "red"
    }
  ]
}
{
  "_id" : 2,
  "type" : "coupe",
  "make" : "BMW",
  "description" : "Two-door convertible, driver's-side airbag.",
  "warehouse" : [
    {
      "inventory" : 5,
      "color" : "black"
    }
  ]
}
{
  "_id" : 3,
  "type" : "SUV",
  "make" : "Ford",
  "description" : "Four-door SUV, three rows of seats.",
  "warehouse" : [
    {
      "inventory" : 7,
      "color" : "white"
    },
    {
      "inventory" : 3,
      "color" : "red"
    }
  ]
}

cars 集合的索引定义如下：

{
  "mappings": {
    "dynamic": true
  }
}

以下查询在使用通配符 * 指定的字段中搜索 red 字符串。

所有字段搜索示例

下面的查询会在所有字段中搜索字符串 red。

db.cars.aggregate([
  {
    "$search": {
      "phrase": {
        "path": { "wildcard": "*" },
        "query": "red"
      }
    }
  }
])

查询返回以下结果：

{
  "_id" : 1,
  "type" : "sedan",
  "make" : "Toyota",
  "description" : "Four-door sedan, lots of trunk space. Three to four passengers.",
  "warehouse" : [
    { "inventory" : 3, "color" : "red" }
  ]
}
{
  "_id" : 3,
  "type" : "SUV",
  "make" : "Ford",
  "description" : "Four-door SUV, three rows of seats.",
  "warehouse" : [
    { "inventory" : 7, "color" : "white" },
    { "inventory" : 3, "color" : "red" }
  ]
}

嵌套字段搜索示例

以下查询在 warehouse 字段的所有嵌套字段中搜索字符串 red。

db.cars.aggregate([
  {
    "$search": {
      "text": {
        "path": { "wildcard": "warehouse.*" },
        "query": "red"
      }
    }
  }
])

查询返回以下结果：

{
  "_id" : 1,
  "type" : "sedan",
  "make" : "Toyota",
  "description" : "Four-door sedan, lots of trunk space. Three to four passengers.",
  "warehouse" : [
    { "inventory" : 3, "color" : "red" }
  ]
}
{
  "_id" : 3,
  "type" : "SUV",
  "make" : "Ford",
  "description" : "Four-door SUV, three rows of seats.",
  "warehouse" : [
    { "inventory" : 7, "color" : "white" },
    { "inventory" : 3, "color" : "red" }
  ]
}

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